ChatGPT最强插件Code interpreter(代码解析器)详解,业务人员或成数据分析最大赢家!

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OpenAI向所有ChatGPT Plus用户开放了代码解析器功能。这是自OpenAI发布GPT-4以来最强大的功能!在官方的博客中,是这样介绍 Code interpreter 的:

推荐使用GPT中文版,国内可直接访问:https://ai.gpt86.top 

官方也给出了三个基于此能力的推荐用法:

  • Solving mathematical problems, both quantitative and qualitative 解决数学问题,包括定量和定性问题。
  • Doing data analysis and visualization 进行数据分析和可视化
  • Converting files between formats 在不同格式之间转换文件

这将允许ChatGPT 运行代码,并且可以访问用户上传的文件,可实现分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等复杂操作。

其中,数据分析功能非常非常强大,使得很多不会专业代码的业务人员,通过自然语言文本、数据文件等,就能快速创建可视化数据分析图表,适用于销售、人力资源、医疗、制造、媒体、金融等业务场景。

想使用该功能非常简单,我们只需要在自己的ChatGPT plush账户上启用 Code Interpreter即可。

启动方式如下:Setting > Beta Features > Code interpreter

接下来我们试试这个插件,点击GPT4.0,再点击以下即可:

下面是我自己测试的过程,的确是比较强大的:

1、导入数据

可以上传任何文件到ChatGPT进行分析,包括PDF,word,excel,CSV,gif,MP4等等。

2、数据分析
Prompt
(1)显示文件内容
(2)显示10条数据样例,每列如果超过10个字符就截断
(3)给出数据集的概貌
(4)给出这份数据的概况
(5)请分析评分与其他相关变量的关系
(6)请做一张报表,维度是type,指标是Recommended为1的比例值,Positive_Feedback_Count的合计
(7)假如你是一名数据分析师,请以图表形式给出对输入数据的分析,并给出一份数据分析报告
3、机器学习
Prompt
(1)以推荐为标签,采用至少5个算法给出预测模型,然后比较优劣,最后给出推荐的模型
(3)给出随机森林模型中最重要的变量排名
(4)请基于梯度提升模型做一个模拟推理,输入自行决定
4、可视化
Prompt
(1)请自行选择合适的数据,至少画出20种以上类型的图表,每张图表一个说明,一张一张的按顺序展示
(3)请分别画出堆积柱状图、饼图、直方图、散点图、等高线图、热图、气泡图、雷达图、3D 图、面积图、阶梯图、蜡烛图、词云图

5、流程图

6、图像处理
Prompt
(1)显示原图尺寸,居中裁剪出最大方形,并显示图片
(2)以 576x576 作为原图的滑动窗口,每次移动图片宽度的 1/50,将其制作为循环播放的 gif。
(3)转换为黑白色,并显示
(4)将原图转换为 JPG 格式提供下载链接,并显示原图

7、格式转换
Code interpreter让我想到了一个当前AI投资圈的热词JARVIS。
JARVIS是一个协作系统,该系统由LLM作为控制器和众多专家模型作为协作执行者(来自HuggingFace Hub)组成,系统的工作流程包括四个阶段:
(1)任务规划:使用ChatGPT分析用户的请求以了解他们的意图,并将其分解成可能解决的任务。
(2)模型选择:为了解决计划的任务,ChatGPT 根据他们的描述选择托管在拥抱脸上的专家模型。
(3)任务执行:调用并执行每个选定的模型,并将结果返回给 ChatGPT。
(4)响应生成:最后,使用 ChatGPT 集成所有模型的预测,并生成响应。
Code interpreter就是类似的协作系统,它本身不具备执行能力,但它通过ChatGPT能理解用户的意图,从而能选择到合适的工具或模型(比如python)来执行,并且能把结果返回给ChatGPT,ChatGPT再向人做出响应。
我突然发现,自然语言已经能逐步替代码农让机器直接执行指令,这导致了码农的快速贬值,进而影响到那些调参侠式的数据分析师。从这个角度来讲,Code interpreter极大降低了数据分析的技术门槛。
此消彼长,有了Code interpreter后,业务人员在这个过程中成了最大的受益者,其次是数据治理者,因为原始生产资料的质量还是需要得到保障,而中间的那些加工者,则被极大的压缩了舞台。

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本文链接:http://xiaogongchang.cn/chatgpt/953.html

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